# @Filename:    dataframe2.py
# @Author:      王佳伟
# @Time:        2025-07-17 8:55
# @Describe:    dataframe常用属性和方法
import pandas as pd
import numpy as np

# d = {'Name':pd.Series(['c语言中文网','编程帮',"百度",'360搜索','谷歌','微学苑','Bing搜索']),
#     'years':pd.Series([5,6,15,28,3,19,23]),
#      'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
# 构建DataFrame
# df = pd.DataFrame(d)
# 输出DataFrame
# print(df)
# print("=========================")

# T 转置
# print(df.T)

# axes 返回一个行标签、列标签组成的列表
# print(df.axes)

# dtypes 返回每一列的数据类型
# print(df.dtypes)

# empty 判断输出的数据对象是否为空，若为 True 表示对象为空
# print(df.empty)

# ndim 返回数据对象的维数
# print(df.ndim)

# shape 返回一个代表 DataFrame 维度的元组
# print(df.shape)

# size 返回 DataFrame 中的元素数量
# print(df.size)

# values 以 ndarray 数组的形式返回 DataFrame 中的数据
# print(df.values)

# head()&tail()查看数据
# head() 返回前 n 行数据，默认显示前 5 行数据。
# tail() 返回后 n 行数据
# print(df.head(3))
# print("--------------------")
# print(df.tail(2))

# shift()移动行或列
info = pd.DataFrame({'a_data': [40, 28, 39, 32, 18],
                     'b_data': [20, 37, 41, 35, 45],
                    'c_data': [22, 17, 11, 25, 15]})
print(info)
print("===================")
# newInfo = info.shift(periods=3,axis=0)
# print(newInfo)
newInfo = info.shift(periods=2, axis=1, fill_value=52)
print(newInfo)


